Abstract
Progressing land degradation is of increasing global concern because it deteriorates essential ecosystem features, functions, and services as observed in our study area in the highly fragmented Mata Atlântica biome, RJ, Brazil. The prioritization of sites for land rehabilitation is a frequent task for environmental managers and essential to develop urgently needed public policies. Hence, we present a GIS-based tool based on ecological principles for the selection of reforestation sites by integrating data on pasture degradation and landscape fragmentation. Thereby, the prioritized areas do not only represent opportunities for increasing forest cover and enhancing forest connectivity but also for reducing the area of degraded pastures. From our perspective, the inclusion of spatial information on degraded pastures is essential, since many of these areas have lost important ecological and economic function and should thus be prioritized for intervention. Data on degraded pastures and forest cover used in this study are derived from high- and medium-resolution satellite imagery. Other spatial data are derived from a digital elevation model (DEM) with 20 m resolution. The multicriteria analysis for the data integration was conducted using ESRI ArcGIS and the open-source software ILWIS.
Resumo (Português) Priorizacão Multicriterial de Áreas para a Reabilitação das Terras na Bacia Guapi-Macacu, Rio de Janeiro
O progresso de degradação das terras é uma preocupação global crescente devido à consequente deterioração das características, funções e serviços essenciais do ecossistema, o que é observado em nossa área de estudo, no bioma Mata Atlântica, RJ, Brasil. A priorização de áreas para a reabilitação é um desafio frequente para gestores ambientais, sendo essencial para o desenvolvimento de políticas públicas. Em apoio a essa demanda, apresentamos uma ferramenta baseada em SIG que aplica princípios ecológicos, integrando dados sobre degradação de pastagens e fragmentação de paisagens para a seleção de áreas para reflorestamento. Deste modo, as áreas priorizadas não representam apenas oportunidades para aumentar a cobertura florestal e melhorar a sua conectividade, mas também para reduzir áreas de pastagens degradadas. Entendemos que a inclusão de informações espaciais sobre pastagens degradadas é essencial, uma vez que muitas dessas áreas perderam sua função ecológica e econômica e deveriam, portanto, ser priorizadas para intervenção. Os dados sobre pastagens degradadas e cobertura florestal utilizados neste estudo foram derivados de imagens de satélite de alta e média resolução. Outros dados espaciais foram derivados de um modelo de elevação digital com resolução de 20 m. A análise multicritério para a integração de dados foi realizada usando os programas ArcGIS/ESRI e ILWIS, este último de código-fonte aberto.
Resumen (Español) Priorización Multicriterial de Áreas para Rehabilitación de Tierras en la Cuenca Guapi-Macacu, Rio de Janeiro
El aumento en la degradación de tierras es de creciente preocupación global debido al consecuente deterioro de la calidad, las funciones y los servicios esenciales del ecosistema, como es el caso en nuestra área de estudio: el altamente fragmentado bioma de la Mata Atlântica, RJ, Brasil. La priorización de áreas para la rehabilitación es una tarea frecuente de los gestores ambientales, esencial para el desarrollo de políticas públicas necesarias. Respondiendo a esta demanda, presentamos una herramienta basada en SIG que aplica principios ecológicos, integrando datos sobre la degradación de pastos y fragmentación del paisaje para la selección de áreas para reforestación. De este modo, las áreas priorizadas no solo representan oportunidades para aumentar la cobertura forestal y mejorar su conectividad, sino también para reducir áreas de pasto degradadas. Desde nuestro punto de vista, incluir la información espacial de pastos degradados es clave, dado que esas áreas ya perdieron sus funciones ecológicas y económicas y por lo tanto, deberían ser priorizadas para la intervención. Los datos sobre pastos degradados y la fragmentación de la cobertura forestal usados en este estudio, fueron derivados de imágenes satelitales de resolución alta y mediana. Otros datos espaciales fueron derivados de un modelo digital de elevación (MDE) de 20 m de resolución. El análisis multicriterial para la integración de la información fue realizada usando los programas ESRI ArcGIS y el programa ILWIS de libre acceso.
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Acknowledgments
This work was supported by the German Ministry of Education and Research (BMBF) through the DINARIO [FKZ 01LB0801B] and INTECRAL [FKZ 033L162F] projects and the Heinrich Böll Foundation. We would like to thank the Project Planet Action (an Astrium Geo Initiative) for providing SPOT 5 image data and RESAweb for providing RapidEye 3A imagery. Landsat 5 TM imagery was provided by the US Geological Survey (USGS). We also like to thank the Instituto Estadual do Ambiente (INEA) and the Instituto Brasileiro de Geografía e Estadística (IBGE) for the provision of supportive geodata and EMBRAPA Solos, Rio de Janeiro and the Programa RioRural (Superintendência de Desenvolvimento Sustentável, Secretaría de Agricultura e Pecuária, Governo do Rio de Janeiro) for all the support provided during field work. Moreover, we gratefully acknowledge the scientific support to the land use and pasture degradation classification provided by Prof. Dr. Michael Vohland (Leipzig University).
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Naegeli de Torres, F., Richter, R., Cardoso Fidalgo, E.C. (2019). Multicriteria Site Prioritization for Land Rehabilitation in the Guapi-Macacu Watershed, Rio de Janeiro. In: Nehren, U., Schlϋter, S., Raedig, C., Sattler, D., Hissa, H. (eds) Strategies and Tools for a Sustainable Rural Rio de Janeiro. Springer Series on Environmental Management. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-89644-1_26
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